全球AI算力行业首次覆盖：从云到端，云端协同，AI开启科技行业超级成长周期

全球科技行业在2023年进入了爆发式发展，主要驱动力是AI相关行业的崛起。自OpenAI发布ChatGPT 3.5后，一系列AI大模型，如ChatGPT 4.0和谷歌、Meta等公司的Gemini、Llama等模型，以及中国互联网巨头和初创企业的参与，推动了AI行业的快速发展。根据IDC数据，从2020年到2023年，全球生成式AI市场空间增长了约6倍，预计到2030年将接近万亿美元。

AI算力芯片作为AI大模型行业的重要支撑，享受着行业的高增长红利。基于此，浦银国际首次覆盖全球AI算力行业，并给予了“超配”评级。同时，鉴于英伟达在云侧AI高增长和智能驾驶端侧渗透的优势，以及高通受益于智能手机和新能源车的端侧AI应用，分别首次覆盖了英伟达（NVDA.US）和高通（QCOM.US），并给出了“买入”评级。

全球AI算力行业仍处于发展初期阶段，拥有坚实的成长动能。AI大模型的兴起推动了AI行业的发展，促使大量厂商，特别是大模型供应商，大幅采购AI算力芯片。虽然AI算力芯片市场已逐步趋向供需平衡，但产能扩张带来了有效的增量，继续推动行业增长。此外，AI大模型正从云侧向端侧渗透，为C端用户提供服务，这一过程不仅拓展了AI大模型的商业闭环，还提升了厂商的盈利潜力。端侧AI的应用预计将加速AI大模型的商业化进程。

美股AI算力半导体的估值仍有上行空间，主要得益于半导体周期的上行趋势和AI大模型初创企业的估值溢价。当前英伟达和高通的估值虽不低，但距离过去5年的峰值仍有空间。美国经济进入降息周期，叠加AI的科技产业变革，有望推动美股AI算力半导体的估值中枢上移。

投资风险方面，全球经济增长压力、多个下游终端需求不足、AI大模型需求的持续性和大模型厂商的商业闭环或盈利能力低于预期、全球半导体周期上行动能不足、行业竞争加剧、以及AI算力芯片迭代不及预期等因素，都可能影响投资回报。